Statistiken und Big Data algorithms

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Metriken zur Bewertung von Ranking-Algorithmen

Ich bin daran interessiert, verschiedene Metriken für Ranking-Algorithmen zu untersuchen. Einige davon sind auf der Wikipedia-Seite Lernen, Ranglisten zu erstellen aufgeführt, darunter: • Mittlere durchschnittliche Genauigkeit (MAP); • DCG und NDCG; • Precision @ n, NDCG @ n, wobei "@n" angibt, dass die Metriken nur in den ersten n Dokumenten …

13 algorithms ranking

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LogLikelihood-Parameterschätzung für linearen Gaußschen Kalman-Filter

Ich habe einen Code geschrieben, der die Kalman-Filterung (unter Verwendung einer Reihe verschiedener Kalman-Filter [Information Filter et al.]) Für die lineare Gaußsche Zustandsraumanalyse für einen n-dimensionalen Zustandsvektor durchführen kann. Die Filter funktionieren sehr gut und ich bekomme eine schöne Ausgabe. Die Parameterschätzung über die Loglikelihood-Schätzung verwirrt mich jedoch. Ich bin …

13 maximum-likelihood algorithms kalman-filter likelihood

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Algebra der LDA. Fisher Diskriminanzstärke einer variablen und linearen Diskriminanzanalyse

Offenbar, Die Fisher-Analyse zielt darauf ab, gleichzeitig die Trennung zwischen den Klassen zu maximieren und gleichzeitig die Streuung innerhalb der Klassen zu minimieren. Ein nützliches Maß für das Unterscheidungsvermögen einer Variablen ist daher die Diagonalengröße: Bii/WiiBii/WiiB_{ii}/W_{ii} . http://root.cern.ch/root/htmldoc/TMVA__MethodFisher.html Ich verstehe, dass die Größe ( p x p) der Matrizen zwischen …

13 algorithms dimensionality-reduction discriminant-analysis sums-of-squares

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LARS gegen Koordinatenabstieg für das Lasso

Welche Vor- und Nachteile hat die Verwendung von LARS [1] im Vergleich zur Verwendung der Koordinatenabsenkung für die Anpassung der L1-regulierten linearen Regression? Ich interessiere mich hauptsächlich für Leistungsaspekte (meine Probleme sind Nin der Regel Hunderttausende und p<20). Es sind jedoch auch andere Erkenntnisse erwünscht. edit: Seitdem ich die Frage …

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Kann mir bitte jemand den Backpropagation-Algorithmus erklären? [Duplikat]

Diese Frage hat hier bereits Antworten : Backpropagation-Algorithmus (2 Antworten) Geschlossen im letzten Monat . Was ist der Backpropagation-Algorithmus und wie funktioniert er?

13 algorithms optimization neural-networks

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Testen von Algorithmen zur Erzeugung zufälliger Variablen

Welche Methoden werden zum Testen von Algorithmen zur Erzeugung von Zufallsvariablen verwendet?

12 algorithms hypothesis-testing random-variable random-generation

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Ist automatisiertes maschinelles Lernen ein Traum?

Wenn ich maschinelles Lernen entdecke, sehe ich verschiedene interessante Techniken wie: automatisch tune Algorithmen mit Techniken wie grid search, Erhalten Sie genauere Ergebnisse durch die Kombination verschiedener Algorithmen desselben "Typs" boosting. Erhalten Sie genauere Ergebnisse durch die Kombination verschiedener Algorithmen (aber nicht derselben Art von Algorithmen) stacking. und wahrscheinlich noch …

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Schritte in der Faktoranalyse im Vergleich zu Schritten in der PCA

Ich weiß, wie man PCA (Principal Component Analysis) durchführt, aber ich möchte Schritte kennen, die für die Faktoranalyse verwendet werden sollten. Betrachten wir zur Durchführung einer PCA eine Matrix , zum Beispiel:EINEINA 3 1 -1 2 4 0 4 -2 -5 11 22 20 Ich habe seine Korrelationsmatrix berechnet B …

12 pca factor-analysis algorithms

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Mathematikbasis für Data Mining und Algorithmen für künstliche Intelligenz

Könnten Sie mir etwas Klarheit über Data Mining und Algorithmen für künstliche Intelligenz geben? Auf welcher mathematischen Basis haben sie gearbeitet? Können Sie mir einen mathematischen Ansatz geben, um diese Art von Algorithmen zu verstehen?

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Quantile über eine gewichtete Stichprobe definieren

Ich habe eine gewichtete Stichprobe, für die ich Quantile berechnen möchte. 1 Wenn die Gewichte gleich sind (ob = 1 oder anders), stimmen die Ergebnisse im Idealfall mit denen von scipy.stats.scoreatpercentile()und R überein quantile(...,type=7). Ein einfacher Ansatz wäre, die Probe mit den angegebenen Gewichten zu "multiplizieren". Das ergibt effektiv ein …

12 algorithms quantiles weighted-sampling

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Zeigen zufällige Wälder eine Vorhersageverzerrung?

Ich denke, dies ist eine einfache Frage, obwohl die Gründe dafür, warum oder warum nicht, möglicherweise nicht zutreffen. Der Grund, den ich frage, ist, dass ich kürzlich meine eigene Implementierung eines RF geschrieben habe und obwohl es gut funktioniert, funktioniert es nicht ganz so gut, wie ich es erwartet hatte …

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Ausreißererkennung in sehr kleinen Mengen

Ich muss einen möglichst genauen Wert für die Helligkeit einer hauptsächlich stabilen Lichtquelle bei zwölf Leuchtkraftwerten erhalten. Der Sensor ist nicht perfekt, und das Licht kann gelegentlich heller oder dunkler "flackern", was ignoriert werden kann, weshalb ich Ausreißer erkennen muss (glaube ich?). Ich habe hier einige Ansätze nachgelesen und kann …

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Algorithmen zur Erzeugung von Pseudozufallszahlen

Welche Algorithmen werden in modernen und qualitativ hochwertigen Zufallszahlengeneratoren verwendet?

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Warum ist die VC-Dimension wichtig?

Wikipedia sagt das: Die VC-Dimension ist die Kardinalität der größten Menge von Punkten, die ein Algorithmus zerstören kann. Zum Beispiel hat ein linearer Klassifikator eine Kardinalität n + 1. Meine Frage ist, warum es uns interessiert? Die meisten Datensätze, für die Sie eine lineare Klassifizierung durchführen, sind in der Regel …

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Algorithmus: Binäre Suche bei unsicheren Werten

Ich benötige einen Algorithmus, um eine binäre Suche durchzuführen, wenn der Test bei jedem Schritt das falsche Ergebnis liefern kann. Hintergrund: Ich muss die Schüler auf den am besten geeigneten von 12 Schwierigkeitsstufen bringen. Der derzeitige Ansatz ist Brute Force und stellt 60 Multiple-Choice-Fragen mit 4 Antworten mit zunehmendem Schwierigkeitsgrad, …

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Als «algorithms» getaggte Fragen